BERLIN / LONDON (IT BOLTWISE) – Siemens Healthineers-Chef Bernd Montag stellt klar, dass Künstliche Intelligenz das Ziel der Medizintechnik nicht „als Endpunkt“ sein dürfe, sondern Effizienz und bessere Abläufe ermöglichen soll. Er argumentiert, dass die relevanten Verbesserungen vor allem bei Diagnose- und Therapiepfaden gegen reale Engpässe ansetzen müssen. Dafür braucht es aus seiner Sicht kuratierte Datensätze und nicht einfach große Datenmengen. Im Fokus stehen unter anderem CT-Bilder, Befunde sowie das klinische Urteil, das aus Erfahrung entsteht.
Die Diskussion um „KI-Strategien“ erreicht in der Medizintechnik gerade eine neue Qualität: nicht als Versprechen, aus Daten automatisch bessere Medizin zu machen, sondern als Frage nach der Rolle von Algorithmen im klinischen Alltag. Bernd Montag, Vorstandschef von Siemens Healthineers, betonte dazu gegenüber der Deutschen Presse-Agentur, Künstliche Intelligenz mache die Medizintechnik „aus sich heraus“ nicht zwingend besser, aber effizienter. Damit verschiebt sich der Blick weg von reinen Innovationsfolien hin zu messbaren Entlastungen in Workflows – insbesondere dort, wo Diagnose- und Therapieentscheidungen heute unter Zeitdruck, Fachkräftemangel und komplexer Bildgebung leiden.
Montag machte diese Logik an einem Bild sehr konkret fest: „Wenn mich jemand fragt: Was ist eure KI-Strategie? – dann sage ich: Wir brauchen keine. Weil KI kein Endpunkt ist. Sondern dann sage ich: Wir wollen den Krebs besiegen. Und dann überlegen wir auf dem Weg, Krebs zu bekämpfen, welche Rolle kann KI spielen. Aber der Endpunkt ist bessere Krebstherapien“. Die Aussage wirkt zunächst paradox, ist aber strategisch lesbar. Anstatt KI als eigenständiges Produktziel zu behandeln, verknüpft der Ansatz die KI-Entwicklung mit klinischen Endpunkten wie wirksameren Krebstherapien – und definiert KI damit eher als Werkzeugkette innerhalb eines größeren medizinischen Programms.
Inhaltlich ordnet er die Prioritäten sehr breit ein: Siemens Healthineers fokussiere sich auf die Diagnose und Therapie von Erkrankungen, die für eine große Zahl von Todesfällen verantwortlich sind – darunter Krebs, Herz-Kreislauf-Erkrankungen und Schlaganfälle. Entscheidend sei dabei nicht nur die medizinische Komponente, sondern auch die Systemperspektive: „Dem stehen Gesundheitssysteme gegenüber, die die nicht nur ein Problem mit Bezahlbarkeit haben, sondern ein immer stärkeres Problem damit, dass es nicht genug Fachkräfte gibt“. Wenn Personal knapp ist, werden Routineaufgaben zu Engpässen. Genau hier setzt Montag an: Es gehe darum, „wie schaffe ich es, dass die KI da wirklich hilft und bestimmte Routinen rausnimmt“ – also Tätigkeiten, die Ärzte zwar bewältigen müssen, die aber nicht zwingend den Kern diagnostischer Expertise darstellen.
Technisch bleibt der Kern der Argumentation eng an der Bildgebung gekoppelt. Montag stellte klar, dass man Diagnosen nicht allein aus einem Bild „heraus“ verbessern könne. „Um Diagnosen besser zu machen, brauche ich CT-Bilder, aber auch einen Befund – also: Was hat ein Radiologe darin gesehen“. Das ergänzt er um eine weitere Dimension, die in vielen KI-Diskussionen zu kurz kommt: das implizite Urteil. „Und dann muss ich noch das Gefühl haben, das war ein guter Radiologe“. Damit beschreibt er im Grunde die zwei zentralen Zutaten für das Training: einerseits multimodale Eingaben (Bild plus dokumentierter Befund) und andererseits Qualitätsmaßstäbe, wie verlässlich die Labeling-Quelle ist.
Aus dieser Perspektive erklärt sich auch sein pragmatischer Umgang mit Datenmengen. Erst wenn ein kuratierter Datensatz bereitsteht, könnten darauf Algorithmen mit KI trainiert werden. Im Gespräch verweist er explizit darauf, dass dafür nicht „drei Milliarden Daten“ nötig seien, sondern „gute Daten“. Für Unternehmen ist das ein wichtiges Signal, weil es die Kostenstruktur verschiebt: Nicht allein das Beschaffen schier großer Datensätze ist der Engpass, sondern deren Auswahl, Annotation, Konsistenz und medizinische Plausibilisierung. Gerade in der Bilddiagnostik entscheidet diese Kurationsleistung darüber, ob Modelle später in der Praxis stabil funktionieren oder nur im Labor statistisch „gut aussehen“.
Markt- und Branchenkontext ergänzt die Einordnung: Siemens Healthineers ist seit 2021 im DAX und zählt gemessen am Umsatz zu den fünf größten Medizintechnik-Unternehmen weltweit sowie zum größten Europas. Mit rund 75.000 Beschäftigten setzte der Konzern im abgelaufenen Geschäftsjahr mehr als 23 Milliarden Euro um. Diese Größenordnung unterstreicht, dass KI-Anwendungen hier nicht als isoliertes Pilotprojekt gedacht sind, sondern in bestehende Produktlinien, Service-Modelle und klinische Installationen hineinwachsen müssen. Gleichzeitig gilt: Wenn KI-gestützte Funktionen tatsächlich Routinen ersetzen oder beschleunigen sollen, entsteht Wettbewerb nicht nur über Modellgüte, sondern über Prozessintegration, Datenqualität und die Fähigkeit, klinische Entscheidungen nachvollziehbar zu unterstützen.
Für Entscheider in Krankenhäusern und Medizintechnik-Organisationen liegt die praktische Relevanz damit auf der Hand. Ein KI-Ansatz, der die Zielgröße „bessere Krebstherapien“ in den Mittelpunkt stellt, zwingt Teams dazu, schon früh zu definieren, welche klinischen Schritte sich konkret verbessern sollen – etwa durch effizientere Bildauswertung oder entlastende Voranalysen. Auch die Aussage, dass „gute Ärzte“ und ärztliches Wissen nicht vollumfänglich ersetzbar sind, ist dabei keine Floskel, sondern eine Leitlinie für Humancentered-AI: KI wird zur Assistenz, nicht zur Ersetzung. Genau dieser Rahmen dürfte darüber entscheiden, wie schnell sich KI-gestützte Funktionen skalieren lassen, ohne dass das Vertrauen in Diagnostik und Befundungsqualität leidet.
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